一个有监督的房价训练模型如下所示： 单变量线性回归问题： 模型预测值与训练实际值之间的差距，就是建模误差。 一般常用的代价函数是平方误差函数，之所以提出误差的平方和，是因为误差平方代价函数对于大多数问题特别是回归问题，都是一个合理的选择。 常使用梯度下降作为求函数最小值的算法，开始时我们随机选择一个... ...
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2019-01-15 12:07:46
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最近各大平台都在讨论，房价疯狂上涨，30岁以下的年轻人究竟还有什么机会？看到这样的话题，我也会很焦虑，资本寒冬，工资涨幅小，物价和房价却疯了一样往上飞，完全不顾及我们的感受。 焦虑的同时，也不得不承认，在资源聚集的北上广深，总有一批既得利益者。他们有部分因为生对了年代，正好在谈婚论嫁的时候咬牙买了房 ...
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2019-01-13 17:05:11
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Evernote Export 机器学习的运行步骤 1.导入数据 没什么注意的，成功导入数据集就可以了，打印看下数据的标准格式就行 用个info和describe 2.分析数据 这里要详细分析数据的内容，看看缺省值和数据的特征，主要是为了看到数据的特征，并且人肉分析一下特征值对目标值的大约影响，嗯， ...
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2019-01-08 19:35:40
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【百城价格房价周期和郑州、武汉房价比较分析】 田昆 日期：20190105 样本数据看，一线城市自16年底开始横盘，价格维持在40000/平方米。二线样本数据表明其均价仍在缓慢上升过程中。 样本数据看，由于二三线平均房价上升，百城平均房价仍处于缓慢上升的过程中。 以较为真实的二手房价格来看，郑州和武 ...
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2019-01-05 10:14:31
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数据：fetch_california_housing（加利福尼亚的房价数据） 1、解析解法 2、梯度下降法（BSD） 3、TensorFlow内部封装迭代 4、使用优化器 5、placeholder的使用 ...
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2019-01-03 00:42:09
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题目描述 某程序员开始工作，年薪N万，他希望在中关村公馆买一套60平米的房子，现在价格是200万，假设房子价格以每年百分之K增长，并且该程序员未来年薪不变，且不吃不喝，不用交税，每年所得N万全都积攒起来，问第几年能够买下这套房子（第一年房价200万，收入N万） 输入描述: 有多行，每行两个整数N（1 ...
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2019-01-01 14:50:21
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一·数据挖掘 数据挖掘主要是应用于大数据领域，利用机器学习的模型来挖掘数据中的潜在价值。发现数据之间的关系。比如根据房价的变化预测房价，根据天气信息预测天气等。会应用经典的回归类问题。 传统的监督学习，或者非监督学习，或者与深度学习相结合的方式。 二·计算机视觉 让机器像人一样看世界，看到图像，视频 ...
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2018-12-29 00:15:51
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1. 读取数据集 2. 训练集与测试集划分 3. 线性回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 ...
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2018-12-27 00:26:49
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引例：当房价受房屋面积、卧室数量、楼层、房屋年龄等多个因素影响时的线性回归算法是什么样的？ 房屋面积 卧室数量 楼层 房屋年龄 房价($1000) 2104 5 1 45 460 1416 3 2 40 232 1534 3 2 30 315 852 2 1 36 178 … …. …. … …. ...
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2018-12-25 17:05:03
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线性回归介绍 线性回归介绍 线性回归介绍 线性回归介绍 在上一个「监督学习介绍」的实验中，我们了解了分类和回归问题的区别。也就是说，回归问题旨在实现对连续值的预测，例如股票的价格、房价的趋势等。比如，下方展现了一个房屋面积和价格的对应关系图。 如上图所示，不同的房屋面积对应着不同的价格。现在，假设我 ...
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2018-12-23 11:26:50
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